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城市大数据分析与可视化.pptx

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城市大数据分析与可视化.pptx

上传人:科技星球 2024/5/16 文件大小:147 KB

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城市大数据分析与可视化.pptx

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文档介绍:该【城市大数据分析与可视化 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【34】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【城市大数据分析与可视化 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。、传感器网络、社交媒体平台等渠道采集城市多源异构数据;、机器学****和专家规则等技术对数据进行预处理、清洗和去噪;、完整性、一致性和可用性。,如Hadoop、HBase和Cassandra,满足海量数据的存储和处理需求;,如MongoDB和Redis,提供灵活、高性能的数据访问能力;,实现数据的集中存储和统一管理。,如Informatica和Talend,解决不同数据源之间的异构性问题;,如实体匹配、属性匹配和冲突解决,实现跨源数据的融合;,方便数据的查询和分析。、访问控制和身份验证机制确保数据的安全性;,保护个人隐私信息;,在保障数据利用的同时保护隐私。,如ApacheFlink和ApacheSparkStreaming,对实时数据进行快速处理和分析;,快速发现城市事件、异常和趋势;,支持决策者的及时响应。,如Tableau和PowerBI,将复杂的数据直观地呈现出来;,辅助用户探索、分析和理解数据;:使用统计技术、过滤规则和机器学****算法识别和删除不一致或无效的数据点,改善数据的质量和可靠性。:采用插值、平均或删除等方法对缺失值进行预处理,确保数据完整性和可分析性,减少因缺失值而导致的偏差。:将数据从原始格式(如CSV、JSON、XML)转换为适合分析的统一格式,确保数据的一致性和可比较性。:将数据转换为合适的类型(如数值、分类、时间),以便于数据探索、建模和可视化,提升分析的准确性和效率。(PCA):通过线性变换将数据投影到低维空间,保留最大方差,减少数据冗余和计算复杂度,提高分析和可视化的效率。(SVD):类似于PCA,但更适用于非线性数据,通过分解数据为奇异值和奇异向量,提取有意义的特征,提升降维的有效性。-均值聚类:将数据划分为k个组(簇),使簇内的数据点相似度高而簇间的数据点相似度低,用于发现数据中的模式和规律。:建立一个层次结构,将数据点逐步合并形成簇,提供数据层级关系和聚类过程的动态可视化。:找出数据集中频繁出现的项目之间的关联关系,用于识别购物模式、推荐系统和异常检测。:一种有效的关联规则挖掘算法,采用自底向上的递增方法,减少候选规则的数量,提升挖掘效率。:根据数据的类型和分析目的,选择合适的图表类型,如柱状图、折线图、散点图等,有效传达数据中的信息。:允许用户与可视化进行交互,如缩放、平移、过滤等,增强数据的可探索性和分析效率。